[发明专利]设备状态监测方法、装置、系统及存储介质

说明书

本申请涉及计算机软件技术领域，公开了一种设备状态监测方法、装置、系统及存储介质，方法包括：获取被监测零件工作时的特征参数；将所述特征参数输入到设备状态监测模型中，获得所述被监测零件的工作状态监测结果，其中，所述设备状态监测模型为对所述被监测零件正常工作时的特征参数和/或故障时的特征参数进行机器学习训练后得到的用于输出所述工作状态监测结果的模型。通过上述技术方案，能够实现自动对设备中的零件的工作状态进行监测，以方便维修人员尽快确认设备零件状态，及时对出现故障的零件进行维修和更换，避免因为设备零件故障造成长时间停工停产。

技术领域

本申请涉及计算机软件技术领域，具体涉及一种设备状态监测方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

对于各领域上使用的设备，在长时间运行工作后，组成设备的零件都难免由于各样的原因出现故障。如果不能及时确认设备中出现故障的零件，或造成设备长时间停产，对工厂生产或施工单位造成重大损失。

发明内容

针对上述技术缺陷，本申请提供了一种设备状态监测方法、装置、系统及存储介质，以解决背景技术中所提出的技术问题。

为实现上述目的，第一方面，本申请提供了一种设备状态监测方法，包括：

获取被监测零件工作时的特征参数；

将所述特征参数输入到设备状态监测模型中，获得所述被监测零件的工作状态监测结果，其中，所述设备状态监测模型为对所述被监测零件正常工作时的特征参数和/或故障时的特征参数进行机器学习训练后得到的用于输出所述工作状态监测结果的模型。

可选的，对所述设备状态监测模型的训练方法包括：

将所述被监测零件正常工作时的特征参数和/或故障时的特征参数分为训练样本集和测试样本集；

将所述训练样本集的数据输入到待训练的设备状态监测模型进行训练；

将所述测试样本集的数据输入到训练后的设备状态监测模型进行验证，计算修正数据；

用所述修正数据对训练后的设备状态监测模型的系数进行修正，获得所述设备状态监测模型。

可选的，所述特征参数包括多种参数值。

可选的，所述方法还包括：若所述工作状态监测结果为异常，则输出报警信号并显示故障类型。

第二方面，本申请还提供了一种设备状态监测装置，包括获取模块和监测模块，其中，

所述获取模块用于获取被监测零件工作时的特征参数；

所述监测模块用于将所述特征参数输入到设备状态监测模型中，获得所述被监测零件的工作状态监测结果，其中，所述设备状态监测模型为对所述被监测零件正常工作时的特征参数和/或故障时的特征参数进行机器学习训练后得到的用于输出所述工作状态监测结果的模型。

可选的，所述设备状态监测模型的训练方法包括：

将所述被监测零件正常工作时的特征参数和/或故障时的特征参数分为训练样本集和测试样本集；

将所述训练样本集的数据输入到待训练的设备状态监测模型进行训练；

将所述测试样本集的数据输入到训练后的设备状态监测模型进行验证，计算修正数据；

用所述修正数据对训练后的设备状态监测模型的系数进行修正，获得所述设备状态监测模型。

可选的，所述特征参数包括多种参数值。

可选的，所述装置还包括报警模块；

所述报警模块用于若所述工作状态监测结果为异常，则输出报警信号并显示故障类型。

第三方面，本申请还提供了一种设备状态监测系统，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如第一方面所述的方法。